基于YCbCr和Hough变换圆的林区原木运输车辆识别

正确识别林区原木运输车辆能有效防止原木被违法运输的异常行为,提高监控管理森林资源的效力。为了解决由于林区道路场景的复杂性,原木端面颜色受光照、湿度等影响使得原木运输车辆识别率较低的问题,将基于YCbCr颜色空间和Hough变换圆检测相结合来识别林区原木运输车辆。同一捆原木端面颜色差异较小,可使用YCbCr颜色特征空间来分割图像,去除背景干扰;图像被转换到RGB空间以去除原木区域二值图像的背景;利用形态学方法统一去除二值化图像的原木缝隙来确定图像边缘;利用Hough变换圆的点线间的对偶性来检测原木运输车辆,降低了噪声的敏感性。实验结果表明,上述方法对成捆裸露在外的原木运输车辆识别率达到了71%以上,鲁棒性和有效性较好。